데이터
이론을 세우는 데 기초가 되는 사실, 바탕이 되는 자료이다. 발생한 현상을 더 잘 이해할 수 있는 수치나 기록을 한다. 데이터를 분석하고 해석한다는 것은 가장 잘 이해한다는 증거이다.
기획자가 알아야할 데이터 리터러시는 무엇일까?
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상황 분석
지금 무슨 일이 일어났는지
→ 사전에 해당 도메인에 대한 지식과 스킬이 필요하다. -
원인 분석
왜 이런 일이 일어났는지 -
예측 분석
앞으로 어떻게 될 것인지
→ 의사결정의 근거가 될 수 있다.
과거(데이터)를 기반으로 현재를 개선하고 미래를 예측해서 더 나은 성과를 얻는 것
데이터 분석, 해석
결국은 데이터를 가시화 하는 과정이다. 그래프, 그림뿐만 아니라 표를 이용해서 수치로 나타내는 것을 가시화의 영역으로 볼 수 있다.
데이터 저장 - 가설수립 - 데이터 확보 - 데이터 처리 - 가시화 - 인사이트 도출
이렇게 얻은 데이터와 사용자의 행동, A/B테스트의 교집합을 찾아야 한다. 이에 우리는 가설 세우는 능력에 집중해야 할 것이다.
가설 수립
가설수립과 분석의 목적에 따라 문제를 명확하게 분석 대상과 범위를 지정한다.
검증하고자 하는 가설을 수립하고 최종적으로 인사이트를 도출했을 때, 가설에 따라 분석을 하고 분석에 따라 다시 가설을 세우는 과정으로 상호작용을 한다.
꼭 어떤 증권사, 시사 리포트가 아니더라도 뷰저블 히트맵 리포트를 통해서 사용자의 데이터를 사용하는 것 또한 데이터 분석의 영역이다. 어떤 부분을 더 많이 클릭했고 머물렀는지 고객 여정에 집중하여 다시 가설을 세우고 분석한다.
분석
분석의 사전적 읨리는 크고 복잡한 것을 한 번에 파악하기 어려운 대상을 하위 개념으로 나누어서 다시 결합해 보는 과정이다. 다음과 같은 의심을 가지고 분석을 해야한다.
- 급격한 변화가 있는가?
- 특이한 지점이 있는가?
- 범위를 넘어서는가?
- 증가 또는 감소의 추이가 있는가?
- 반복되는 패턴이 있는가?
- 시기/계절에 따라 달라지는가?
- 우연/사회적 이슈 등에 영향이 있는가?
- 같이 비교해 봐야 할 (다른) 데이터가 있는가?
순위/순서 | 변동/추세 | 분포 | 항목별구분 | 비율
왼쪽에 5가지 항목으로 1-8번 문항까지 조합한다. 이러한 기준으로 상황에 맞춰서 비교하는 것이 기획자가 할 수 있는 분석의 전반이다.
메트릭(Metric)
우리가 모든 데이터를 이용하는 방법도 있겠지만
성과나 사용자 데이터를 바로 보기 편하고 분석 가능한 형태로 변환, 요약한 숫자이다.
NSM(North Star Metric)
서비스 기획 온보딩
나침반처럼 성장을 이끌 수 있도록 명확한 목표를 선정해 측정하고 분석, 개선할 필요가 있다.
이전에 정리했었는데, 고객에게 전달하고 싶은 명확한 수치를 의미한테 기획자는 핵심지표를 위주로 기획을 하되 너무 지협적인 신념으로 작용하지 않게 주의해야 한다.
북극성 지표를 모든 것의 아웃풋을 의미한다. 즉, 모든 것에 후행지표이다.
북극성 지표가 될만한 것 중 NSM에 가장 큰 영향을 주고 갱신 주기가 빠르며, 발생건수가 더 많을수록 좋다.
- 마켓 컬리의 지표
만족도 높은 상품 지속 공급 → 신규 상품 공급 → 고객 여정 최적화
- Wisely
Net promote Score(추천지수) → 신규 구독자 수
- 왓챠
잔존율(재구매) → 활성 사용자(Active User) → 신규무료전환율
→ 이를 확장시켜서 AARRR개념으로 확장시킬 수 있습니다.
AARRR
Impresstion, Reach(노출과 도달)
우리 광고가 얼마나 많이 보여졌는지 나타내는 데이터
CAC(Costomer Acquation Cost)
고객 한명을 획득하는데 얻는 비용
CAC = 마케팅 총지출 / 고객수
상개적인 비교로 마케팅 효율을 측정하는 지표이더
CPM(Cost Per Mile or 1,000 impression)
우리 광고가 얼마나 많이 노출되는지 비용으로 나타내는 데이터
CPM = 광고비 x 노출수 x 100
CPM이 높으면 돈을 많이 썼다.
CTR(Click Through Rate)
광고를 봤을 때 얼마나 클릭을 했는지를 나타내는 데이터
CTR = 클릭수 / 노출수
CTR이 높으면 호기심을 부르는 광고다.
CPC(Cost Per Click)
한 번 클릭당 드는 비용
CPC = 광고수 / 클릭수
CPC가 높으면 돈을 많이 썼다.
CVR(ConVersion Rate)
페이지를 본 고객이 얼마나 구매하게 했는지를 나타냄
CVR = 구매 / 클릭
페이지를 고객이 얼마나 구매하게 했는지를 나타낸다.
→전환을 종류별로 다음과 같은 동의가 있으며 각각을 계산해 싸냐 비싸냐를 따져볼 수 있다.
CPL(Cost Per Lead), CPS(Cost Per Sales), CPI(Cost Per Install)
ROAS(Return On Ad Spend)
광고비 대비 매출
ROAS 100%: 광고비를 쓴 금액을 팔았다.
ROAS 200%: 광고비를 쓴 것의 2배 만큼 팔았다.
LTV(Lifetime Value)
고객이 앞으로 가져올 이익
한 고객이 브랜드를 꾸준히 소비할 때 얼마를 지불할 것인가?
평균 구독 기간 x 월 정액
평균 구매 주기 x 평균 구매액
저관여 제품
가격이 싸거나 구매에 큰 고민이 필요 없는 제품
고관여 제품
가격이 상대적으로 비싸거나 한참 고민해야하는 고관여 제품
우리 제품에 들어온 채널이 꼭 광고만 있는 것이 아니다. 직접 방문, 검색 결과, 유료 광고, 인플루언서 협업, PR 미디어, 자사 보유 채널 등을 이용할 수 있다.
프로덕트 데이터 파고들기
UTM(Urchin Tracffic Monitor)
URL 마다 어떤 채널, 어떤 목적, 어떤 유형 인지 꼬리표를 달은 URL을 만들 수 있다. 이를 통해서 유입경로, 어떤 계기로 우리를 찾았는지 알 수 없다.
PV(Page View)
페이지가 읽힌 횟수로 소비자가 제품을 구해하기 위해 얼마나 읽혔는지 측정
고객의 관심을 측정할 수 있는 숫자이다.
(PV가 높다는 것은 많이 봤다는 것이다.)
아래와 같이 봐야 의미가 있다.
UV(Unique Visitor)
순수 방문자 수 같은 사용자가 여러 번 방문해도 1명으로 카운트하는 수치
UV가 늘어난다는 것은 신규 사용자를 많이 델왔다.
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PV는 감소하고 UV는 증가하는 경우
신규 방문자 수 증가, 페이지에 매력을 못 느낌, 다른 페이지로 넘어가는 UX에 문제가 있을 수 있음, 페이지 별 이탈율을 확인해봐야함 -
PV는 증가하고 UV는 감소하는 경우
페이지를 본 사용자가 다른 페이지로 넘어가 더 보는 상태, 신규 방문자는 줄었음, 외부 유입 문제가 있는지 확인해봐야함
Session
사용자가 한번 (주로 30분) 다른 페이지 읽기, 클릭 등의 나가기 전까지 행동을 묶어 측정하는 단위이다. 세션이 많으면 방문이 많다
AU(Active User)
기간별(Daily, Weekly, Monthly) 측정 가능하며, 각각의 조합으로 활성 사용자의 사용 패턴도 파악 가능
Stickiness(세션)
Stickiness = DAU/MAU
사용자가 얼마나 서비스를 이용하는지 나타낸다.
Bounce(이탈)
유입 페이지만 보고 다른 페이지로 이동하지 않고 사이트를 떠나버리는 것 유의미한 전환이 없을 때
- 방문 페이지 원하는 정보가 없을 때
- 목적을 환전히 달성했을 때
- 페이지 가독성, 디자인이 별로일 때
- 브라우저가 안 맞을 때
- CTA 등 전환으로 유도하는 장치가 없을 때
- 로딩 속도가 느릴 때
→ 이탈률이 높다 다른 페이지로 넘어가지 않는다.
이탈률(Bounce Rate) = 페이지에서 이탈이 발생한 경우 / 페이지에서 시작한 세션 수
상관관계
하나가 바뀌면, 다른 것도 바뀌는 관계
다음과 같은 모양으로 y=x 꼴에 가까울 때 상관관계가 강하다라고 말할 수 있다.
"까마귀 날자 배 떨어진다."
아이스크림이 판매량이 늘었을 때, 소아마비 환자가 증가했다.
아이스크림이 소화마비환자를 만들었을까? 상관관계를 다시 따져보면
아이스크림 판매량 - 여름 - 수영장 물 - 소아마비 환자수
이런 중간에 또 다른 변수가 없는가? 인과관계 혹은 역인과관계를 따져봐야 한다.
실습
Looker Studio를 활용해서 스프레드시트 연동으로 위경도로 인과관계를 파악했다.
이디야는 스타벅스 주변에 가맹점을 낼까?
구체적인 가설을 세우는 것이 중요하다. 세종시 기준으로 스타벅스와 이디아 커피의 직선거리를 계산했을 때, 가장 짧은 직선거리가 150미터정도 간격이 있었다.
100미터를 기준으로 삼았다면 → 완전히 안 따라했다고 볼 수 있고..
200미터를 기준으로 삼았다면 → 조금은 따라 했지만 이정돈...
거리로 인과관계를 판단할 수 있는 기준이 될 수 있지만 만약 이디야가 스벅보다 먼저 설립되었다면 모순된 결과가 나오므로 기준을 잘 정하고 판단해야 한다.
오늘은 레퍼런스는 그로스쿨밖에 없다..
아니 그로스쿨 밖에 없는데 왜....
